Head-to-Head Model Comparison

GPT-5 nano vs Claude Haiku 4.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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GPT-5 nanoProfile

Claude Haiku 4.5Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-5 nano

हल्का और किफायती मॉडल

OpenAI का GPT-5 nano किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 250 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.05/$0.4 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 35/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index35 / 100

Input Token:

$0.05 / 1M

Output Token:

$0.40 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

34.5%

Anthropic

Claude Haiku 4.5

अल्ट्रा-फ़ास्ट लो-लेटेंसी

Anthropic का Claude Haiku 4.5 रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 140 टोकन/सेकंड स्पीड और $1/$5 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 54/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करत

Intelligence Index54 / 100

Input Token:

$1.00 / 1M

Output Token:

$5.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

58.2%

एक नज़र में मुख्य अंतर

GPT-5 nano is 13.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
GPT-5 nano has a larger context window (400K vs 200K tokens).
GPT-5 nano is faster at 250 tok/s vs 140 tok/s.
Claude Haiku 4.5 leads on SWE-bench coding (58.2% vs 34.5%).

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Feature	GPT-5 nano	Claude Haiku 4.5
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	35	54
Provider	OpenAI	Anthropic
Input Price Cost per million input tokens	$0.05 / 1M	$1.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.40 / 1M	$5.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.05 / 1M	$0.77 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	400K tokens~600 A4 pages of text	200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	128K	64K
Throughput Speed Tokens generated per second	250 tok/s	140 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	34.5%	58.2%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	48%	62.1%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.01 / 1M	$0.10 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Claude Haiku 4.5

+23.7% SWE-bench lead

Cost

GPT-5 nano

13.9x cheaper monthly runtime

Speed

GPT-5 nano

+79% faster generation

Context

GPT-5 nano

400K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT-5 nanoClaude Haiku 4.5

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

34.5%vs58.2%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

48%vs62.1%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

66.5%vs79.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1250ptsvs1324pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

6%vsN/A

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

18.5%vsN/A

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

22%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

37.5%vsN/A

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

62%vsN/A

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

57%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

250 tok/s vs140 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

GPT-5 nano0.38s

Claude Haiku 4.50.28s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

GPT-5 nano2.38s

Claude Haiku 4.53.85s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

GPT-5 nano Monthly API Bill

$0.44 / month

$0.05/1M in · $0.4/1M out

Claude Haiku 4.5 Monthly API Bill

$6.15 / month

$1/1M in · $5/1M out

GPT-5 nano saves approximately $5.71 / month (93%) under this workload.13.9x Savings

GPT-5 nano · Strengths & Key Advantages

400K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 34.5% · GPQA Diamond 48%)
250 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 380ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$0.05/$0.4 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन

Considerations & Trade-offs

प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Claude Haiku 4.5 · Strengths & Key Advantages

200K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 64K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 62.1%)
140 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 280ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$1/$5 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन

Considerations & Trade-offs

प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	GPT-5 nano	Claude Haiku 4.5
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.06	$0.70
Output Tokens / Task Tokens generated per task	42K	20K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	18K	10K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	GPT-5 nano	Claude Haiku 4.5
Official API Model ID (SDK)	gpt-5-nano	claude-haiku-4-5-20251001
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date	2025-08	2025-10
Knowledge Cutoff	September 2024	July 2025
Architecture	Nano unified reasoning model	Lightweight High-Speed Multimodal Transformer
Parameters	Confidential	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM	4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($0.05/1M in) across full 400K window	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.005/1M (no extra cache-write fee)	$0.1/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG	Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors
Official Fine-Tuning Support	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)	Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAM	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier Classification	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published	Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalities	text, vision	text, vision
Output Modalities	text	text

GPT-5 nano vs Claude Haiku 4.5: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-5 nano or Claude Haiku 4.5?

Claude Haiku 4.5 is more intelligent. It scores 54 compared with 35 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-5 nano is faster, generating 250 tokens per second compared with 140 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-5 nano is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $0.77 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Claude Haiku 4.5 has lower latency, with a time to first token of 0.28s compared with 0.38s.

Which model has a larger context window?

GPT-5 nano has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 200K tokens.

निष्कर्ष

GPT-5 nano (किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Claude Haiku 4.5 (रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Claude Haiku 4.5 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-5 nano तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और GPT-5 nano बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए GPT-5 nano या Claude Haiku 4.5 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Claude Haiku 4.5 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

GPT-5 nano और Claude Haiku 4.5 में किसका API सस्ता है?+

GPT-5 nano की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.05 / $0.40 प्रति 1M टोकन है और Claude Haiku 4.5 की $1.00 / $5.00 है। समग्र लागत में GPT-5 nano अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

GPT-5 nano में 400K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Claude Haiku 4.5 में 200K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-5 nano तेज़ है।

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

GPT-5 nano vs Claude Haiku 4.5

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

GPT-5 nano

Claude Haiku 4.5

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

GPT-5 nano · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Claude Haiku 4.5 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

GPT-5 nano vs Claude Haiku 4.5: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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